A-Evalは、さまざまなデータセットで腹部の臓器をセグメント化するモデルを評価する。
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電気工学・システム科学 - 画像・映像処理
RSS新しいモデルは、さまざまな光設定を使ってHDR画像の質を向上させるんだ。
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新しい方法は、Mモード画像を使って心臓機能の予測をより良くするよ。
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緑内障について、リスクや目の健康の管理方法を学ぼう。
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GSRは、いろんな視聴者の体験を通じて画像品質の評価を変える。
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異なるレイアウトに対応した柔軟なホッケーリンク登録システムを紹介します。
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新しい方法で心臓スキャンが改善され、息を止めなくても快適に受けられるようになったよ。
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ConvFormerは、CNNとトランスフォーマーを組み合わせることで医療画像のセグメンテーション精度を向上させる。
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新しい技術が深層学習を通じて脳腫瘍の検出と分類を改善してるんだよ。
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新しい方法が子供の肺の健康における肺炎の診断を向上させることを目指している。
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LMBiS-Netは、目の病気検出のために網膜血管セグメンテーションを強化するよ。
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解剖学的精度を向上させるために医療画像のギャップを埋める新しいアプローチ。
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新しい画像診断法がエジプトの米の病気検出を改善。
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新しいモデルがMRIと治療データを使って神経膠腫の腫瘍成長の予測を改善する。
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新しい方法が画像の明瞭さを向上させ、回復プロセスでの詳細を保つんだ。
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新しいハイブリッドアプローチが組織画像の核分割を改善したよ。
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AIは病理学における病気の診断と治療を変えてるよ。
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InSPECtorは、高効率なデータ収集と処理でハイパースペクトルイメージングを最適化するよ。
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マルチソースホログラフィーは、スぺックルノイズを減らしてホログラフィーの画像品質を向上させるよ。
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会議状況での動画品質テスト用のデータセット。
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データ戦略を通じてアルツハイマー病の検出を改善するためにML手法を使う。
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研究者たちが効率的なDNAデータストレージとエラー管理のための新しい技術を開発した。
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この記事では、データセットの特徴が機械学習モデルの精度に与える影響を調べてるよ。
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NISFは医療画像における解剖形状のセグメンテーションを精度よく強化するよ。
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CvFormerは脳の領域とその接続を組み合わせることでfMRI分析を強化する。
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新しい適応フィルタリングがCT画像を強化し、X線被曝リスクを減らす。
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新しい方法が先進的な技術を使ってターゲット認識の注釈精度を向上させるよ。
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研究は、構造的MRIと機能的接続を組み合わせて、統合失調症の理解を深めている。
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この記事では、ノイズを効果的に減らしてよりクリアな画像を得るユニークな方法を紹介してるよ。
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ある方法は、デモザイキングとデノイジングを一緒に処理することで画像品質を向上させる。
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SliQは量子コンピューティングを使って類似性検出を強化し、より効率的にしてるよ。
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この記事では、画像をよりクリアにするためのノイズリダクションと補間の組み合わせについて話してるよ。
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新しいフレームワークが限られたデータで寄生虫感染の早期発見を改善。
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この作業は、ノイズ除去方法を使って網膜の眼底画像のセグメンテーションを改善してるよ。
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この論文では、医療画像分析におけるディープラーニング手法を検証するためのフレームワークを紹介してるよ。
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CaveSegは、水中の洞窟のロボットナビゲーションとマッピングを改善するよ。
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新しい方法が3D歯科画像における歯のセグメンテーションを強化する。
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K-フォールド交差検証とモデル選択におけるその効果を見てみよう。
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新しいデータセットが詳しい注釈を通じて糖尿病性網膜症の診断を改善する。
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分析によると、脳年齢予測の精度に人口統計的な差があるらしいよ。
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